制造系统建模评价准则

制造系统建模是一项复杂工作，完成后对模型要进行全面评价，因此必须定义一组可操作的能够反映模型优劣程度的评价准则。一般评价准则包含以下内容。

1)一致性：这是制造系统建模的最重要准则。一致性有两层含义：一层是不同视图之间的一致性，另一层是递阶建模中上下层模块间的一致性。

2)完全性：完全性可以保证所建立的制造系统模型确实可以作为制造系统实施、改造的基础。完全性是指建立的模型包括所有用来解决问题所需要的信息。通常采用向待解决问题领域的专家提问，来进行完全性检验。

3)可伸缩性：已建立的模型，可以根据需要进行扩展或剪裁以适应具体问题的需要。

4)范围和广度：表示建立的模型所覆盖的范围。

5)粒度和深度：粒度和深度是与模型的范围和广度正交的特性，它们反映了模型分解的细致程度。

6)精度：精度是对模型里深度的补充，它在数量上给出了每个模型的元素的细致程度，如描述活动持续时间的属性是精确到分钟还是精确到小时。

7)通用性：通用性反映了模型的适应能力，通常人们希望建立的模型适用于不同的应用需求，而不仅仅是满足某一特定的需求。

8)应用效能：应用效能用来定义模型在支持问题解决的方便性方面的效率如何。

9)易懂性：理想的制造系统模型应该非常容易被广大工程技术人员所理解，而不是只有建模专业人员才能理解。

10)可转换性：可转换性表示制造系统模型从一个应用场景向另一个应用场景转换的方便程度，其中还包括模型表示方式上的改变的便利性。

制造系统建模是一个复杂过程，还没有形成一个标准化的建模过程以供建模人员使用。但是，以下建模原则对制造系统建模有重要参考意义。

1)定义模型的目的：建模为了什么。

2)定义模型的范围：说明模型覆盖的领域和范围。

3)定义模型的视角：模型描述了现实世界哪些方面的特性，哪些特性被忽略掉。

4)定义模型的细致程度：模型的精度和颗粒度。

5)模块化：类似于软件工程中采用的模块化编程方法，制造系统建模也需要采用模块化的建模方法，方便模型的维护。

6)通用性：制造系统建模需要提高建模的通用化程度，通过定义通用构件、部分通用模型等方法，将模型中通用的共性问题统一进行表示，这也是处理制造系统建模复杂问题的一种方法。

7)重用性：在模块化与同性原则的基础上，还要强调重用的概念和方法。尤其在新建一个制造系统模型时，应该尽可能重用已经成熟的模型构件和部分通用模型，这样一方面可以显著缩短建模周期，另一方面可以大大提高建模质量。

8)一致性这个原则是制造系统建模中最重要的，同时也是最难以满足的，因为它需要制造系统建模的不同组件在语义、语法上保持一致。

9)模型可视化：为了能够迅速在不同人员之间交流模型信息，建模方法应该提供清晰明了的图形建模机制。

10)管理复杂性：任何建模语言都应该能够描述无论多么复杂的系统。

11)方便性与充分性折中：任何建模语言的重要特性是有足够丰富的语义能够表示复杂的制造系统。但过于复杂的语言要花相当多的时间进行学习和正确掌握。因此，在建模语言的充分性和方便性上需要折中考虑。

12)精确表示：模型必须无歧义、无冗余，并且能够作为证实系统特性、分析系统性能、仿真系统模型的基础。

13)数据和事件分离：良好的建模语言应该能够将活动使用的数据和触发活动的事件分离。活动不应该由数据触发，而应该由事件触发。

真正意义上的制造系统建模始于19世纪70年代。柔性制造系统(FMS)在这期间开始发展起来。对于中小批量生产而言，FMS具有其它加工系统不可比拟的优点。但另一方面它的复杂程度也大为增加。因此关于FMS的计划、调度、控制等问题引起了研究者们的极大兴趣。现在很多方法如排队论、数学规划、Petri网理论、扰动分析法(Perturbation Analysis)、计算机模拟等都是随着FMS的发展而逐渐应用于制造系统建模的。

排队论于50年代渐渐发展起来。60年代开始零星地用于描述制造系统的某些问题，如著名的Little定律。在70年代和80年代以排队论方法分析FMS颇为盛行。

从70年代末起，数学规划开始用于制造系统建模，人们用整数规划解决FMS中的任务分派问题，用动态规戈Ⅱ解决FMS运行中的问题，尤其是在某机器出现故障时FMS的运行问题。

同样从70年代末开始，以Y.C.HO为首的研究者们创立扰动分析法，对DEDS(离散事件动态系统)进行分析。机械制造系统都可视为DEDS。

Petri网理论是Petri在60年代初提出来的。它适合于分析非同步并发系统(Asynchronous Concurrent System)。70年代它开始被用于计算机系统分析，其用于制造系统建模始于80年代初期，也主要是针对FMS。

制造系统的计算机模拟也是伴随着FMS而发展起来的。现在已有商品化的模拟系统可用于模拟制造系统的运行。

80年代开始，人们试探建立计算机集成制造系统(CIMS)。CIMS一般应覆盖制造活动的主要环节，如设计、工艺、生产计划、加工、装配、销售等等。它不仅包含物流自动化，还涉及信息自动化问题，因此其复杂程度可想而知。要设计这种复杂的大系统没有科学的方法指导是不可思议的i正是由于这种需求，一些新的方法应运而生，如OSA(Open System Architecture)等这些模型都是用图形从某个侧面去描述制造系统。在系统的总体设计阶段，也称概念设计(Conceptual Design)，初步设计(Preliminary Design)阶段，这些模型是非常有用的。

前面所提及的这些模型中，模拟模型在实际中应用最多，功能模型、信息模型也已用于实际CIMS的建立。其它的模型真正用于指导生产实际的并不多。总的来说制造系统建模还是一个正在发展中的远未成熟的领域。制造系统模型或建模方法的不断完善，需要众多的理论研究者和实践者的共同努力去完成。

1.系统模型：系统模型是实际系统理想化的抽象或简化的表示，它反映了系统的主要纰成和各组成部分的相互联系和作用。制造系统建模就是运用适当的建模方法将制造系统抽象地表达出来，通过研究系统的结构和特性，以便对制造系统进行分析、综合和优化。

2.制造模型:制造系统是一个包含制造理论、制造技术、制造过程、制造资源和组织体系等组成的复杂工程系统。对这样复杂系统的建模，吸引了众多的学者和有志之士为之付出了毕生精力，获得了许多行之有效的建模方法和手段，从制造系统的不同侧面建立了一个个系统模型，如制造系统结构描述模型、系统运行管理模型、系统分析模型、系统设计实施模型、系统生产计划调度模型等。然而，由于制造系统的复杂性，就目前阶段而言还难以对系统整体，或者说难以用某单一方法来建立一个完整的制造系统模型。

制造系统模型是对制造系统某种本质属性的描述，在制造系统设计开发、运行管理和作业调度过程中，使用系统模型具有如下的意义：

1)可缩短新系统的设计开发周期。在从事新制造系统的研发阶段，由于实际系统尚未建立，无法直接进行系统的相关实验，只能通过建造系统模型来对系统进行分析、优化和评价，验证系统的功能，识别系统可能出现的问题，减少设汁反复，降低开发成本，缩短开发周期。

2)可寻求最佳的决策或控制变量，获取系统最佳的运行效率。在制造系统运行过程中，可通过模型实验确定系统的最佳运行参数，进行优化的运行控制。例如，通过制造系统投入产出模型实验，可确定系统合理的生产批量，指导制造系统均衡平稳地生产；通过制造系统物流模型实验，可确定系统最佳的资源配置、最佳的物流运送路线，获取最低的物流输送成本。

3)可对制造系统非常状态进行预测。这里所言的非常状态是指系统的极限工作状态，如系统的超速、超负荷状态等。在实际系统运行过程中，可能会由于刀具的磨损使切削负荷加大，在这种工作状态下对系统性能会有什么样的影响"para" label-module="para">

4)可降低实验成本，提高实验效率。现代制造系统多属于复杂大系统，对其直接进行实验，实验成本十分昂贵，利用系统模型进行系统实验，可大大降低其成本。此外，在计算机上利用系统模型进行实验，可在很短的时间内取得所需的实验数据，可大幅度提高制造系统分析和研究效率。

5)简化操作，易于理解。用模型来研究制造系统要比实际系统的操作方便得多，易于改变系统参数；可侧重描述系统某方面的本质属性，突出主要矛盾，易于排除不利的耦合因素干扰，可得到较为清晰的研究结果，易于进行系统性能的研究和分析。 2100433B

本书主要介绍概念模型和数学模型的建模方法,重点放在数学模型的建模方法上,内容包括定量建模方法：理论建模(连续系统建模方法和离散事件系统建模方法)、实验建模(随机变量模型建模方法、基于系统辨识的建模方法、基于人工神经网络的建模方法和基于灰色系统理论的建模方法)；定性建模方法(基于模糊数学的建模方法、基于Kuipers的建模方法和基于SDG的定性建模方法)；定性定量结合的建模方法(基于系统动力学的建模方法、基于层次分析法的建模方法和基于Agent的行为建模方法)。 2100433B